Orientadores: Ana Friedlander de Martinez Perez, Roberto Andreani / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T18:28:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gouveia_PauloSergiodaSilva_D.pdf: 2266379 bytes, checksum: 85bb53a412744c3d168ac6fed4b701e0 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A comparação estrutural entre proteínas é um problema fundamental na Biologia Molecular, pois estruturas similares entre proteínas, frequentemente refletem uma funcionalidade ou origem em comum entre as mesmas. No Problema de Alinhamento Estrutural entre Proteínas, buscamos encontrar o melhor alinhamento estrutural entre duas proteínas, ou seja, a melhor sobreposição entre duas estruturas proteicas, uma vez que alinhamentos locais podem levar a conclusões distorcidas sobre as características c funcionalidades das proteínas em estudo. A maioria dos métodos atuais para abordar este problema ou tem um custo computacional muito elevado ou não tem nenhuma garantia de convergência para o melhor alinhamento entre duas proteínas. Neste trabalho, propomos métodos computacionais para o Problema de Alinhamento Estrutural entre Proteínas que tenham boas garantias de encontrar o melhor alinhamento, mas em um tempo computacional razoável, utilizando as mais variadas técnicas de Otimização Global. A análise sobre os desempenhos de cada método tanto em termos quantitativos quanto qualitativos, além de um gráfico de Pareto, são apresentados de forma a facilitar a comparação entre os métodos com respeito à qualidade da solução e ao tempo computacional / Abstract: The structural comparison of proteins is a fundamental problem in Molecular Biology because similar structures often reflect a comrnon origin or funcionality. In the Protein Alignment problem onc seeks the best structural alignment between two proteins, i.e. the best overlap between two protein structures. Merely local alignments can lead to distorted conclusions on the problem features and functions. Most methods addressing this problem have a very high computational cost or are not supported with guarantecs of convergence to the best alignment. In this work we des-cribe computational methods for Protein Structural Alignment with good certificatea of optimality and reasonable computational execution time. We employ several Global Op-timization techniques. The performance is visualized by means of profile graphics and Pareto curves in order to take into account simultaneously emeiency and robustness of the methods / Doutorado / Otimização / Doutor em Matemática Aplicada

Submitted by Hugo Rego (hl_freitas@yahoo.com.br) on 2012-05-20T18:47:32Z No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado_Hugo L F de Moraes Rêgo.pdf: 699903 bytes, checksum: 7d039f1507408214660b09b7998f05b3 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2012-05-21T12:11:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado_Hugo L F de Moraes Rêgo.pdf: 699903 bytes, checksum: 7d039f1507408214660b09b7998f05b3 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-21T12:30:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado_Hugo L F de Moraes Rêgo.pdf: 699903 bytes, checksum: 7d039f1507408214660b09b7998f05b3 (MD5) Previous issue date: 2012-04-19 / The goal of this work was to compare two different asset allocation methodologies, the classic and the Bayesian one. The utilized model was that of Meucci (2005). In order to reach this goal, empirical exercises were performed, utilizing data from the Brazilian financial market. The results found indicate that the Bayesian asset portfolio outperformed the classic one in terms of return and volatility, whereas the classic portfolio outperformed the market index. Moreover, this work also comprises modifications in the prior utilized in the Bayesian estimation. / Este trabalho teve como objetivo comparar duas metodologias de alocação ótima de ativos, a metodologia clássica e a metodologia bayesiana. O modelo utilizado foi o de Meucci (2005). Foram realizados diversos exercícios empíricos de montagem de carteiras de ativos seguindo essas metodologias, utilizando para isso dados do mercado acionário brasileiro. Os resultados encontrados indicam uma superioridade de desempenho, tanto em termos de retorno quanto de volatilidade, da carteira bayesiana em relação à clássica e desta em relação ao índice de mercado. Ademais, o trabalho também compreende modificações na prior utilizada na estimação bayesiana.

Orientador: José Fernando de Jesus / Resumo: Estudamos o campo escalar real como um possível candidato para explicar a matéria escura no universo. No contexto de um campo escalar livre com potencial quadrático, após encontrar as equações dinâmicas do modelo usamos os dados observacionais para limitar os parâmetros livres e assim encontrar um limite inferior para o valor da massa que foi da ordem de $10^{-34}$eV, esse valor está próximo ao encontrado por alguns autores. Não foi possível encontrar um limite superior para a massa da matéria escura do campo escalar combinando os dados de $H(z)$, SN Ia. Como verificado neste trabalho e observado em outros estudos, a matéria escura pode ser descrita por um campo escalar real. Em outra linha de pesquisa, usando um método estatístico não-paramétrico envolvendo os chamados Processos Gaussianos, obtivemos um valor do redshift de transição, $z_t$, de $z_t = 0.59^{+0.12}_{-0.11}$ para dados de $H(z)$ e $z_t= 0.683^{+0.11}_{-0.082}$ para dados de SNs Ia. / Abstract: We studied the real scalar field as a possible candidate to explain the dark matter in the universe. In the context of a free scalar field with quadratic potential, after finding the dynamic equations of the model we used the observational data to limit the free parameters and thus find a lower limit for the mass value that was in the order of 10−34 eV , this value is close to that found by some authors. It was not possible to find an upper limit for the mass of dark matter in the scalar field by combining the H(z) + SNe Ia data. As verified in this work and observed in other studies, dark matter can be described by a real scalar field. In another line of research, using a non-parametric statistical method involving the so-called Gaussian Processes, we obtained a value of the transition redshift, zt , of zt = 0.59+0.12 −0.11 for H(z) data and zt = 0.683+0.11 −0.082 for SNs Ia data. / Mestre

Made available in DSpace on 2015-12-04T11:45:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mauricio_da_Conceicao_Passos_Cerqueira.pdf: 1452284 bytes, checksum: 22ebb81abb78a4ac11bb7e1f848b2961 (MD5) Previous issue date: 2004-09-27 / The principal aim of this dissertation it's to verifying if the use of Information Technology (I.T.) in a Insurance Broker Company provides best information to this. The major emphasis in I.T. occurs in the implantation of a corporative data warehouse that lately should be used like a query source. In the proposed model, are use some others tools with specific application. First, it's proposed the Activity Based Costing (ABC) like a pattern for input data. It's be used in searching of the data quality. It's used too the Bayesian Theorem like a statistical tool in search of the best use for selected information during the decision-making process. Evaluating the use of data warehouse with this tools, it's make use of Quantified Exception Decision with the aim to compare the actual situation, the solution project and the future scenery. In the conclusion of this work, using DEQ tool, it was possible to prove the hypothesis of competitive improvement across the use of Information Technology (I.T.). It's proposed that I.T. can produce good effects to other kinds of companies and not only to Insurance Broker Companies. / O objetivo principal desta disserta????o ?? verificar se a utiliza????o da Tecnologia da Informa????o (T.I) em uma Corretora de Seguros faz com que a empresa obtenha melhores informa????es. A ??nfase maior em Tecnologia da Informa????o est?? a proposta de implanta????o de um data warehouse corporativo que posteriormente serviria de fonte de consultas. O modelo proposto, s??o utilizadas outras ferramentas com fins espec??ficos. Primeiramente, ?? colocado o custeio por Atividade (Activity Based Costing - ABC) como uma forma de padroniza????o na entrada de dados. Sua utiliza????o se d?? pela busca na qualidade dos dados. ?? utilizada tamb??m o Teorema de Bayes como ferramenta estat??stica na busca de melhor direcionamento das informa????es selecionadas durante o processo de tomada de decis??es. Avaliando a utiliza????o do data warehouse com estas duas ferramentas como acess??rios, faz-se uso da ferramenta de Decis??o por Exce????o Quantificada (DEQ) com o intuito de comparar a situa????o atual, do projeto da solu????o e do cen??rio futuro. Na conclus??o deste trabalho, por meio da ferramenta DEQ, foi poss??vel a comprova????o da hip??tese de gera????o de melhores informa????es atrav??s da utiliza????o da Tecnologia da Informa????o (T.I.). Tamb??m sugere-se que a T.I. pode produzir efeitos ben??ficos em outras empresas e ao somente a Corretoras de Seguros.

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-06-11T18:12:05Z No. of bitstreams: 1 Fábio Pittoli_.pdf: 14844169 bytes, checksum: eced950e683430e4d8c741f0429ded20 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-11T18:12:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fábio Pittoli_.pdf: 14844169 bytes, checksum: eced950e683430e4d8c741f0429ded20 (MD5) Previous issue date: 2015-03-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / PROSUP - Programa de Suporte à Pós-Gradução de Instituições de Ensino Particulares / A computação ubíqua quando na forma de sistemas ubíquos e utilizados no suporte e cuidado de Doenças Crônicas priorizam o monitoramento do paciente e a geração de diversos tipos de alerta, porém, o suporte à tomada de decisões por parte dos sistemas ubíquos existentes é ainda pouco utilizado em sistemas específicos para o gerenciamento e controle de Doenças Crônicas Não Transmissíveis. Como o cuidado de doença crônica deve ser feito de forma contínua, torna-se importante para o paciente ter um conhecimento prévio sobre o andamento do seu tratamento e se as ações por ele feitas no dia a dia estão lhe ajudando com o tratamento ou não. Como mecanismo de predição, uma das principais técnicas utilizadas atualmente são as Redes Bayesianas. Sendo assim, esta dissertação propõe um modelo computacional ubíquo de prognóstico de fatores de risco de Doenças Crônicas Não Transmissíveis, denominado ChronicPrediction. O modelo ChronicPrediction utiliza Redes Bayesianas criadas a partir do mapeamento de relações de causalidade existentes entre cada um dos fatores de risco da DCNT a qual se deseja observar. Essas relações são definidas a partir de opinião de especialistas ou geradas automaticamente através de dados históricos e com base em dados fornecidos pelos próprios pacientes sobre seus hábitos alimentares diários, rotina de exercícios físicos e a medição de suas taxas. São discutidas também características pertencentes a trabalhos relacionados, além de descrever o modelo em detalhes e apresentar os aspectos considerados no desenvolvimento e avaliação por meio de um protótipo desenvolvido. O processo de avaliação se apresenta na forma de experimentos descritos através de cenários, os quais possuem como objetivo avaliar as hipóteses relacionadas a cada um deles. O ponto inicial para a formulação de cada uma das hipóteses é o fato de que se tem uma ideia de uma causa e o efeito relacionado a ela. Cada um dos cenários visa descrever situações comuns que possam ocorrer durante o dia a dia de pacientes (causas e efeitos) com algum tipo de Doença Crônica Não Transmissível. Além disso, a diversidade entre os cenários torna-se importante para aperfeiçoar a abrangência da avaliação do modelo. Ao efetuar as avaliações conclui-se que o modelo ChronicPrediction amplia as funcionalidades do Modelo UDuctor e do assistente pessoal ChronicDuctor, passando a oferecer suporte a ao monitoramento de múltiplas DCNT simultaneamente, fornecendo feedbacks e recomendações ao paciente com o intuito de ajudá-lo a acompanhar seu tratamento de forma contínua e podendo readequá-lo de forma a promover seu bem-estar e aprimorando sua qualidade de vida. / The ubiquitous computing in the form os ubiquitous systems and used in the support and care of Chronic Diseases prioritize the patient monitoring and the generation of differents alert types, however, the support decision making by the existing ubiquitous systems is still little used on specific systems for the management and control of Chronic Non-Communicable Diseases. As the care of chronic disease should be done continuosly, becomes important for the patient has a prior knowledge about the progress of your treatment and if the actions taken by him in his daily life are helping you with treatment or not. As a predictive mechanism one of the main techniques used nowadays are the Bayesian Networks. Thus, this thesis proposes an ubiquitous computing prognostic model of risk factors of Chronic Noncommunicable Diseases, called ChronicPrediction. The ChronicPrediction model uses Bayesian Networks created from mapping of existing causal relationships between each of the risk factors of NCDs which you wish to observe. These reationships are defined from expert opinion or automatically generated by historical data and based on data provided by patients themselves about their dayli eating habits, exercise routine and the measuring of their rates. Are also discussed characteristics belonging to related work, addition to describing the model in detail and present the aspects considered in developing and evaluating through a prototype. The evaluation process is presented in the form of experiments described through scenarios, which have to evaluate hypotheses realted to each. The starting point for the formulation of each of the hypotheses is the fact that we have an idea of a cause and effect related to it. Each scenario aims to describe common situations that may occur during the daily lives of patients (causes and effects) with some kind of Chronic Non-Communicable Disease. Furthermore, the diversity between the scenarios is important to improve the coverage of the model evaluation. Making the evaluationsit was concluded that the ChronicPrediction model expands the functionality of UDuctor model and the ChronicDuctor personal assistant, offering support to the monitoring of multiple NCDs simultaneously, providing feedbacks and recommendations to the patients in order to help them to monitor their treatment continuously, to modify them in order to promote their well-being and improving their quality of life.

Submitted by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2011-03-30T16:23:46Z No. of bitstreams: 2 ROCHA, Claúdio Alex Jorge daPPGEngenhara Elétrica tese.pdf: 1672175 bytes, checksum: 8c818fe77f66c2ba2126a0888e1abe85 (MD5) license_rdf: 22876 bytes, checksum: 0a4e855daae7a181424315bc63e71991 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-03-30T16:23:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 ROCHA, Claúdio Alex Jorge daPPGEngenhara Elétrica tese.pdf: 1672175 bytes, checksum: 8c818fe77f66c2ba2126a0888e1abe85 (MD5) license_rdf: 22876 bytes, checksum: 0a4e855daae7a181424315bc63e71991 (MD5) Previous issue date: 2009 / A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta. / The study of methods, techniques and tools that can aid the decision processes in power systems, in its many sections, is a subject of great interest. This decision support can be accomplished through many different techniques, particularly those based on computational intelligence, given their applicability on domains with uncertainty. In this proposal, Bayesian networks are used for the extraction of knowledge models from the available data on power systems. Moreover, given the demands of these systems and some limitations imposed to the inferences in Bayesian networks, a method is proposed, using genetic algorithms, capable of extending the power of comprehensibility of the patterns discovered; it aims at finding the optimal scenario in order to attain a given target, considering the incorporation of a priori knowledge from domain specialists, identifying the most influent variables in the domain for the maximization of the target variable.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-26T12:52:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MetricasQoeQos.pdf: 29372809 bytes, checksum: ff5e9fc4e17b5ea7d8b929e0eb044e1e (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-26T13:07:51Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MetricasQoeQos.pdf: 29372809 bytes, checksum: ff5e9fc4e17b5ea7d8b929e0eb044e1e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-26T13:07:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MetricasQoeQos.pdf: 29372809 bytes, checksum: ff5e9fc4e17b5ea7d8b929e0eb044e1e (MD5) Previous issue date: 2015-03-30 / A evolução das aplicações em redes sem fio tem crescido nos últimos anos, devido ao aumento do número de usuários de smartphone, tablets e outros. A disponibilidade de serviços exigentes, como a transmissão de vídeo, afeta a Qualidade de Experiência (QoE) e Qualidade de Serviço (QoS) provida aos usuários domésticos e comerciais, isto tem estimulado ao estudo de novas técnicas de gerência de recursos de redes, tendo como objetivo proporcionar serviços com qualidade a um cliente cada vez mais exigente. Essa dissertação apresenta uma metodologia de Inteligência Artificial, utilizando uma Rede Bayesiana, com uma estratégia híbrida de avaliação analisando o comportamento de métricas de QoE e QoS, no projeto de redes locais sem 50. Para isto houve a necessidade da realização de campanhas de medições, para a geração de uma base de medidas reais, e com o artificio da simulação utilizando uma Radial Base Function (RBF), realizou-se a extensão dos dados, para que tivesse o volume de dados ideal para inserção na Rede Bayesiana. A diversidade do local de medições escolhido, composto de materiais como: tijolo, vidros, madeiras e concreto. Foi necessário realizar previamente um mapeamento de todos os pontos a serem medidos, posicionando propositalmente antes e depois de cada barreira ultrapassada pelo sinal. As Métricas como nível de sinal Receiver Signal Strength Intensity (RSSI), Jitter, atraso fim a fim da rede durante a transmissão do vídeo, PeakSígnal-to-NoíseRatío (PSNR) e Structural Símz'larízj/ (SSIM) foram coletadas durante as medições realizadas. E utilizando a Rede Bayesiana foram feitas inferências para cada métrica e foi possível encontrar resultados satisfatórios para que a solução proposta auxilie o planejamento de redes sem fio em ambientes indoor. Possibilitando demonstrar que até 10 metros de distância do transmissor, o sinal tem sua melhor potência, e a métrica de atraso fim a fim tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa de atraso e acompanhando este ótimo desempenho o Jítter tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa. E as métricas de QoE, PSRN e SSIM possuem um comportamento similar e tem mais de 80% de probabilidade de obter seu maior valor, e consequentemente o vídeo tem a sua melhor qualidade de recepção. Resultados estes demonstram que não exclui a possibilidade do uso desta proposta em outras situações. / The evolution of applications on wireless networks has grown in recent years, due to the increased number of smartphone users, tablets and others. The availability of demanding services such as video transmission, affects Quality Experience (QoE) and Quality of Service (QoS) provided to domestic users and trade, this had stimulated the study of new resource management techniques networks, aiming to provide quality services to a customer each increasingly demanding. This thesis presents a methodology Intelligence Artificial using a Bayesian network with a hybrid evaluation strategy analyzing the behavior metrics QoE and QoS in the LAN network design wireless. The diversity of the place of Measurements chosen compound materials such as brick, glass, wood and concrete. It was necessary first to map all the points to be measured before and after deliberately placing each barrier outdated the signal. Metrics as level Receiver Signal Strength Intensity signal (RSSI) Jitter, delay end to end network for the video transmission, PeakSignal-to-NoiseRatio (PSNR) and Structural Similarity (SSIM) were collected during the Measurements. And using the Bayesian Network inferences were made for each metric and could not find satisfactory results for the proposed solution assist the wireless network planning in indoor environments. Enabling demonstrate that up to 10 meters away from the transmitter, the signal has its best power, and delay metrics in order to have more than 65% probability that the lower delay range and following this optimum performance the Jitter has more than 65% probability in this lower range. And the QE metrics, PSRN and SSIM have a similar behavior and has more than 80% probability of getting your greater value, and consequently the video has its best reception. These results show that does not preclude the use of this proposal in other situations.

Atualmente, diversas metaheurísticas têm sido desenvolvidas para tratarem problemas de otimização multiobjetivo. Os Algoritmos de Estimação de Distribuição são uma classe específica de metaheurísticas que exploram o espaço de variáveis de decisão para construir modelos de distribuição de probabilidade a partir das soluções promissoras. O modelo probabilístico destes algoritmos captura estatísticas das variáveis de decisão e suas interdependências com o problema de otimização. Além do modelo probabilístico, a incorporação de métodos de busca local em Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo pode melhorar consideravelmente os resultados. Estas duas técnicas têm sido aplicadas em conjunto na resolução de problemas de otimização multiobjetivo. Nesta tese, um algoritmo de estimação de distribuição híbrido, denominado HMOBEDA (Hybrid Multi-objective Bayesian Estimation of Distribution Algorithm ), o qual é baseado em redes bayesianas e busca local é proposto no contexto de otimização multi e com muitos objetivos a fim de estruturar, no mesmo modelo probabilístico, as variáveis, objetivos e as configurações dos parâmetros da busca local. Diferentes versões do HMOBEDA foram testadas utilizando instâncias do problema da mochila multiobjetivo com dois a cinco e oito objetivos. O HMOBEDA também é comparado com outros cinco métodos evolucionários (incluindo uma versão modificada do NSGA-III, adaptada para otimização combinatória) nas mesmas instâncias do problema da mochila, bem como, em um conjunto de instâncias do modelo MNK-landscape para dois, três, cinco e oito objetivos. As fronteiras de Pareto aproximadas também foram avaliadas utilizando as probabilidades estimadas pelas estruturas das redes resultantes, bem como, foram analisadas as interações entre variáveis, objetivos e parâmetros de busca local a partir da representação da rede bayesiana. Os resultados mostram que a melhor versão do HMOBEDA apresenta um desempenho superior em relação às abordagens comparadas. O algoritmo não só fornece os melhores valores para os indicadores de hipervolume, capacidade e distância invertida geracional, como também apresenta um conjunto de soluções com alta diversidade próximo à fronteira de Pareto estimada. / Nowadays, a number of metaheuristics have been developed for dealing with multiobjective optimization problems. Estimation of distribution algorithms (EDAs) are a special class of metaheuristics that explore the decision variable space to construct probabilistic models from promising solutions. The probabilistic model used in EDA captures statistics of decision variables and their interdependencies with the optimization problem. Moreover, the aggregation of local search methods can notably improve the results of multi-objective evolutionary algorithms. Therefore, these hybrid approaches have been jointly applied to multi-objective problems. In this work, a Hybrid Multi-objective Bayesian Estimation of Distribution Algorithm (HMOBEDA), which is based on a Bayesian network, is proposed to multi and many objective scenarios by modeling the joint probability of decision variables, objectives, and configuration parameters of an embedded local search (LS). We tested different versions of HMOBEDA using instances of the multi-objective knapsack problem for two to five and eight objectives. HMOBEDA is also compared with five cutting edge evolutionary algorithms (including a modified version of NSGA-III, for combinatorial optimization) applied to the same knapsack instances, as well to a set of MNK-landscape instances for two, three, five and eight objectives. An analysis of the resulting Bayesian network structures and parameters has also been carried to evaluate the approximated Pareto front from a probabilistic point of view, and also to evaluate how the interactions among variables, objectives and local search parameters are captured by the Bayesian networks. Results show that HMOBEDA outperforms the other approaches. It not only provides the best values for hypervolume, capacity and inverted generational distance indicators in most of the experiments, but it also presents a high diversity solution set close to the estimated Pareto front.

Submitted by Fernando Barbi (fcbarbi@gmail.com) on 2014-05-07T22:24:44Z No. of bitstreams: 1 TESE_FERNANDO_CARVALHAES_BARBI_204089_CDEE_FINAL.pdf: 966201 bytes, checksum: 6f481f17555ebd92319058e7f6e4c7ee (MD5) / Rejected by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br), reason: Bom dia Fernando, Conforme conversamos por telefone. Att. Suzi on 2014-05-08T12:02:11Z (GMT) / Submitted by Fernando Barbi (fcbarbi@gmail.com) on 2014-05-08T12:30:01Z No. of bitstreams: 1 TESE_FERNANDO_CARVALHAES_BARBI_204089_CDEE.pdf: 963867 bytes, checksum: 6b78db46891b72b31e89059c2a176bc9 (MD5) / Rejected by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br), reason: Fernando on 2014-05-08T12:33:32Z (GMT) / Submitted by Fernando Barbi (fcbarbi@gmail.com) on 2014-05-08T12:36:15Z No. of bitstreams: 1 TESE_FERNANDO_CARVALHAES_BARBI_204089_CDEE.pdf: 963906 bytes, checksum: 467d3c75aa7e81be984b8b5f22430c0b (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-05-08T12:38:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TESE_FERNANDO_CARVALHAES_BARBI_204089_CDEE.pdf: 963906 bytes, checksum: 467d3c75aa7e81be984b8b5f22430c0b (MD5) / Made available in DSpace on 2014-05-08T13:28:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE_FERNANDO_CARVALHAES_BARBI_204089_CDEE.pdf: 963906 bytes, checksum: 467d3c75aa7e81be984b8b5f22430c0b (MD5) Previous issue date: 2014-04-08 / In the first essay, 'Determinants of Credit Expansion in Brazil', analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, 'Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability', discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, 'Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?', discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an 'atheoretic' approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators. / O primeiro ensaio, "Determinantes da expansão do crédito no Brasil", analisa os determinantes do crédito usando um extenso conjunto de dados em painel sobre o sistema bancário. A economia brasileira teve um grande impulso na alavancagem na primeira década de 2000 como resultado de um conjunto de fatores que vão desde a estabilidade macroeconômica passando pela liquidez abundante nos mercados financeiros internacionais antes de 2008 até um conjunto de decisões deliberadas tomadas pelo presidente Lula para expandir o crédito, impulsionar o consumo e obter apoio político das camadas sociais mais baixas. Como conclusões verificamos que a expansão do crédito beneficiou-se da redução da taxa de juros, os mercados financeiros internacionais são uma fonte importante de recursos, o crédito garantido em folha de pagamento e o grau de investimento afetaram positivamente a oferta de crédito. Nós não fomos capazes de confirmar a importância dos esforços de inclusão financeira. A importância dos indicadores de sanidade do setor financeiro de condições de crédito não pode ser subestimada. Estes resultados levantam questões quanto à sustentabilidade desse processo de expansão e estabilidade financeira no futuro. O segundo ensaio, "Crédito Público, Política Monetária e Estabilidade Financeira", discute o papel do crédito público. A oferta de crédito público no Brasil serviu para relançar a economia após a crise desencadeada pela quebra do banco Lehman-Brothers. Mais tarde, ele foi transformado em um motor de crescimento econômico bem como num dispositivo de regulação para forçar os bancos privados a reduzir as taxas de juros. Argumenta-se que a utilização de fundos públicos para financiar o crescimento econômico tem três desvantagens importantes: ele gera inflação, induz taxas de financiamento mais elevadas e pode induzir à instabilidade financeira. Um efeito adicional é impedir o desenvolvimento de soluções de crédito de mercado. O terceiro ensaio, "Previsão Bayesiana de Taxas de Juros: as priors importam?", discute a escolha de priors para previsão das taxas de juros de curto prazo. Bancos Centrais que se comprometem com regimes de metas de inflação devem responder a variações nas expectativa de inflação e no hiato do produto de uma forma clara e transparente, respeitando a regra de Taylor. A estimativa de uma regra de Taylor pode ter que considerar um modelo não-linear com parâmetros variáveis no tempo. Este trabalho usa métodos de previsão bayesiana para as taxas de juro de curto prazo por duas abordagens diferentes. Por uma perspectiva teórica nos concentramos em uma versão aumentada da regra de Taylor. Também testamos uma abordagem baseada na teoria das expectativas da estrutura a termo cauva de juros para modelar os juros de curto prazo. A seleção dos priores é particularmente relevante para a precisão da previsão, no entanto deseja-se usar prior robustas a falta de conhecimento prévio. Apresentamos os recentes desenvolvimentos na seleção de priors, em especial, propomos o uso de priors hierárquicas da família de distribuição hiper-geométrica.

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